网站建设设计作品怎么写,2345游戏大厅,申请网站空间怎么做,用vs做网站后台开发可以吗BEVFormer 是一篇今年中稿 ECCV 2022 的论文#xff0c;其中提出了一种纯视觉#xff08;camera#xff09;感知任务的算法模型#xff0c;用于实现3D目标检测和地图分割任务。该算法通过提取环视相机#xff08;Bird’s Eye View Camera#xff09;采集到的图像特征其中提出了一种纯视觉camera感知任务的算法模型用于实现3D目标检测和地图分割任务。该算法通过提取环视相机Bird’s Eye View Camera采集到的图像特征并通过模型学习的方式将这些特征转换到BEV空间Bird’s Eye View从而实现对目标的检测和分割并且在实验证明其具有优越的性能。
论文链接https://arxiv.org/pdf/2203.17270.pdf
BEVFormer的主要流程 Backbone NeckResNet-101-DCN FPNBEVFormer使用了ResNet-101作为主干网络并结合了DCNDeformable Convolutional Networks和FPNFeature Pyramid Network来提取环视图像的多尺度特征。ResNet-101-DCN用于提取高级语义特征FPN用于融合不同分辨率的特征图。 Encoder模块BEVFormer引入了Encoder模块用于将环视图像特征转换为BEV特征。Encoder模块包括两个子模块Temporal Self-Attention模块和Spatial Cross-Attention模块。Temporal Self-Attention模块用于捕捉时间序列上的运动信息Spatial Cross-Attention模块用于学习不同视角的特征之间的关系。 Decoder模块BEVFormer的Decoder模块类似于Deformable DETRDetection Transformer模块用于完成3D目标检测的分类和定位任务。Decoder模块接受BEV特征作为输入对各个位置上的物体进行分类和位置回归。 正负样本的定义BEVFormer采用了Transformer中常用的匈牙利匹配算法来定义正负样本。通过匈牙利匹配将BEV中的ground truth与预测框进行匹配得到每个预测框的分类标签和位置目标。 损失的计算BEVFormer的损失函数由两部分组成。分类损失使用Focal Loss计算位置回归损失使用L1 Loss计算。两部分损失被加权求和得到总体损失。 反向传播和参数更新根据总体损失通过反向传播算法更新网络模型参数使其逐渐优化。
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